Какой ПК собрать для ML/DS?

Зависит от того будут ли расчеты производиться на ПК или всё в облаке, но полагаю если вы подняли такой вопрос, то это первый случай.

По пунктам

1. Корпус - большой и вентилируемый со сквозным продувом, либо открывающейся передней крышкой. Он вам очень пригодится, особенно если соберётесь расширять сборку, например дополнительными видеокартами или более мощным процессором. Если планируете водяное охлаждение, то смотрите на то, чтобы размеры корпуса соответствовали устанавливаемой СЖО и вообще имелись нужные выдувы. Например некоторые корпусы не имеют прямой вентиляции сверху, а только боковой выдув. Формально вы сможете поставить радиатор СЖО на верх, но эффективность такого решения будет оставлять желать лучшего. Как вариант, могут рекомендовать Fractal design.
2. Блок питания на 800++ ватт. Ходят слухи, что 4000 серия nvidia будет иметь теплопакет до 450 ватт. Ну а текущая 3090 - 350 ватт. Поэтому если рассчитывать на что-то топовое или потенциальный апгрейд - здесь лучше не экономить.
3. Мониторов для ДС много не бывает :) На мой взгляд, для эффективной работы, мониторы могут быть даже важнее чем железо. Именно поэтому я бы не стал рассматривать ноутбук как основной рабочий девайс в принципе. 2 монитора необходимый минимум. IPS или VA матрицы - это уже на ваш вкус. В идеале OLED, но их на рынке почти нет и цены кусаются.
4. Процессор. Здесь все понятно - чем мощнее, тем лучше. Кто-то предпочитает "супер-многоядерные" ксеоны. Однако, стоит учитывать, что производительность на ядро в очень многих DS задачах имеет значение, а в этом ксеоны, увы, не блещут. Я бы рекомендовал бытовые 8-16 ядерники, либо, если бюджет позволяет, intel xtreme/amd threadripper. Если выбирать интел/амд, то на текущих поколениях я бы выбрал (а я так и сделал) амд из-за тепловыделения. Intel сейчас почти вдвое "горячее" чем Ryzen'ы. Когда расчеты нагружающие все ядра могут идти до нескольких часов - тепловыделение становится существенным фактором.
5. Видеокарта. Это сейчас болезненный момент, хотя ситуация с ценами стала стабилизироваться. Во-первых нужно брать видеокарты от nvidia из-за используемой во всех нейросетевых фреймворках технологии CUDA, которую другие производители видеокарт не поддерживают. Во-вторых, нужно смотреть на объем видеопамяти. Многие нейросетевые модели требует больших объёмов. Поэтому, меньше 8 гб для каких-то задач, кроме как учебных, я бы не стал рассматривать совсем. Но и 8 сейчас для обучения многих моделей не хватит, а запаса так и совсем не будет. В этом смысле считаю 3000 поколение nvidia провальным, т.к. даже 10гб памяти для предфлагманской 3080 - это слишком мало. Для сравнения "древняя" 1080 ti имела 11гб памяти. Её или 2080 ti я бы и порекомендовал, в случае бюджетной сборки. Это лучшие варианты с точки зрения количества памяти, но брать придётся с рук. Если деньги позволяют - 3090 - 24 ГБ хватит для большинства современных нейросетевых моделей. 3080 и 3080 ti я бы не стал рассматривать по причине обозначенной выше. Видеокарты мощные, но там где эта мощность реально понадобится - вам не хватит памяти, лучше доплатить до 3090.
6. Оперативная память. Оптимальный минимум - 32 гб. Этого будет хватать для средних задачек. Для больших данных, зачастую, не хватит и сотни гигабайт. И вам либо придется оптимизировать подход, с целью экономии памяти, либо арендовать облачный сервис. Но, если бюджет позволяет можно накупить 128 гб дешевой памяти. Это немного облегчит жизнь. С частотой памяти можно не заморачиваться 3 ггц вполне подойдет. В данном случае - лучше больше, чем быстрее.
7. Охлаждение процессора рекомендую водяное с выдувом наружу. Это позволит видеокарте/ам легче "дышать". Воздушное охлаждение башенного типа бывает не менее эффективным, но горячий воздух от него будет рассеиваться внутри корпуса. Если видеокарт несколько - можно взять с охлаждением турбинного типа. Как бы их не критиковали, в "правильном" корпусе, в совокупности с водяным охлаждением процессора, никаких проблем с охлаждением не будет, а в корпусе всегда будет "холодно", т.к. весь горячий воздух будет выдуваться напрямую.
8. SSD не менее чем на 1 ТБ, лучше больше. Я бы сейчас рассматривал NVME варианты для ОС и, если требуется большое хранилище данных, дешевые SATA SSD большого объема.
9. Матплату рекомендую формата ATX. Обращайте внимание на количество линий PCI-E. Важно чтобы их хватило для всех планируемых к подключению видокарт/ssd. Также смотрите на линии питания - сборка под DS идет не самая маломощная. Если хотите собрать RAID массив из NVME SSD, то стоит посмотреть на наличие нужного количества и NVME слотов и сколько линий PCI-E к ним идет. Если у вас SSD идет на 4м поколении PCI-E, то не все матплаты позволят реализовать скорость такого "рэйда".

Учитывая мои рекомендации уложиться в ваш бюджет вполне можно, но только если смотреть видеокарту с рук, либо взяв что-то не очень мощное.